{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "initial_id",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-03-02T03:58:13.221090Z",
     "start_time": "2024-03-02T03:58:11.718278Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from training import Batch, greedy_decode\n",
    "def check_outputs(\n",
    "        valid_dataloader,\n",
    "        model,\n",
    "        vocab_src,\n",
    "        vocab_tgt,\n",
    "        n_examples=15,\n",
    "        pad_idx=2,\n",
    "        eos_string='</s>',\n",
    "):\n",
    "    results = [()] * n_examples\n",
    "    for idx in range(n_examples):\n",
    "        print(\"\\n Example %d ======== \\n\" % idx)\n",
    "        b = next(iter(valid_dataloader))\n",
    "        rb = Batch(b[0], b[1], pad_idx)\n",
    "        src_tokens = [\n",
    "            vocab_src.get_itos()[x] for x in rb.src[0] if x!=pad_idx\n",
    "        ]\n",
    "        tgt_tokens = [\n",
    "            vocab_tgt.get_itos()[x] for x in rb.tgt[0] if x!=pad_idx\n",
    "        ]\n",
    "        \n",
    "        print(\"Source Text(Input): \" \n",
    "              + \" \".join(src_tokens).replace(\"\\n\", \"\"))\n",
    "        \n",
    "        print(\"Target Text(Ground Truth): \" \n",
    "              + \" \".join(tgt_tokens).replace(\"\\n\", \"\"))\n",
    "        \n",
    "        model_out = greedy_decode(model, rb.src, rb.src_mask, max_len=72, start_symbol=0)[0]\n",
    "        model_txt = (\n",
    "            \" \".join(\n",
    "                [vocab_tgt.get_itos()[x] for x in model_out if x!=pad_idx]\n",
    "            ).split(eos_string, 1)[0]\n",
    "            + eos_string\n",
    "        )\n",
    "        print(\"Model Output: \" + model_txt.replace(\"\\n\", \"\"))\n",
    "        results[idx] = (rb, src_tokens, tgt_tokens, model_txt)\n",
    "    return results\n",
    "        "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "c32af0bf080eb427",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-03-02T03:58:15.239103Z",
     "start_time": "2024-03-02T03:58:13.222094Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Vocabulary loaded.\n",
      "Source language vocabulary size: 8316\n",
      "Target language vocabulary size: 6384\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from real_world_example import load_vocab, load_tokenizers\n",
    "\n",
    "spacy_de, spacy_en = load_tokenizers()\n",
    "vocab_src, vocab_tgt = load_vocab(spacy_de, spacy_en)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "f7252e064b215b5d",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-03-02T03:58:15.244486Z",
     "start_time": "2024-03-02T03:58:15.240113Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch\n",
    "from real_world_example import create_dataloader\n",
    "from transformer import make_model\n",
    "def run_model_example(n_examples=5, checkpoint_path = \"checkpoints/transformer_model.pt\"):\n",
    "    global spacy_de, spacy_en, vocab_src, vocab_tgt\n",
    "    print(\"Preparing Data ...\")\n",
    "    _, valid_dataloader = create_dataloader(torch.device('cpu'), vocab_src, vocab_tgt, spacy_de, spacy_en, batch_size=1, is_distributed=False)\n",
    "    \n",
    "    print(\"Loading Training Model ...\")\n",
    "    model = make_model(len(vocab_src), len(vocab_tgt), n=6)\n",
    "    model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device('cpu')))\n",
    "    \n",
    "    print(\"Checking Model Outputs ...\")\n",
    "    example_data = check_outputs(valid_dataloader, model, vocab_src, vocab_tgt, n_examples=n_examples)\n",
    "    \n",
    "    return model, example_data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "524ebd6d5149cf7f",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-03-02T03:58:15.840958Z",
     "start_time": "2024-03-02T03:58:15.245491Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# matrix to dataframe\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import altair as alt\n",
    "def mtx2df(m, max_row, max_col, row_tokens, col_tokens):\n",
    "    \n",
    "    return pd.DataFrame(\n",
    "       [\n",
    "           (\n",
    "               r,\n",
    "               c,\n",
    "               float(m[r, c]),\n",
    "               \"%.3d %s\" % (r, row_tokens[r] if len(row_tokens) > r else \"<blank>\"),\n",
    "                \"%.3d %s\" % (c, col_tokens[c] if len(col_tokens) > c else \"<blank>\"),\n",
    "           )\n",
    "            for r in range(m.shape[0])\n",
    "            for c in range(m.shape[1])\n",
    "            if r < max_row and c < max_col\n",
    "       ],\n",
    "        columns=[\"row\", \"col\", \"value\", \"row_token\", \"col_token\"]\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "def attn_map(attn, head, row_tokens, col_tokens, max_dim=30):\n",
    "    df = mtx2df(\n",
    "        attn[0, head].data,\n",
    "        max_dim,\n",
    "        max_dim,\n",
    "        row_tokens,\n",
    "        col_tokens\n",
    "    )\n",
    "    return (\n",
    "        alt.Chart(df).mark_rect().encode(\n",
    "            x=alt.X(\"col_token\", axis=alt.Axis(title=\"\")),\n",
    "            y=alt.Y(\"row_token\", axis=alt.Axis(title=\"\")),\n",
    "            color=\"value\",\n",
    "            tooltip=[\"row\", \"col\", \"value\", \"row_token\", \"col_token\"],\n",
    "        )\n",
    "        .properties(height=400, width=400).interactive()\n",
    "    )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "d2efd7a3d5f720e",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-03-02T03:58:15.847748Z",
     "start_time": "2024-03-02T03:58:15.841964Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_encoder(model, layer: int):\n",
    "    return model.encoder.layers[layer].self_attn.attn\n",
    "def get_decoder_self(model, layer: int):\n",
    "    return model.decoder.layers[layer].self_attn.attn\n",
    "\n",
    "def get_decoder_src(model, layer: int):\n",
    "    return model.decoder.layers[layer].src_attn.attn\n",
    "\n",
    "def visualize_layer(model, layer, getter_fn, ntokens, row_tokens, col_tokens):\n",
    "    attn = getter_fn(model, layer)\n",
    "    n_heads = attn.shape[1]\n",
    "    charts =[\n",
    "        attn_map(attn, h, row_tokens, col_tokens, max_dim=ntokens)\n",
    "        for h in range(n_heads)\n",
    "    ]\n",
    "    assert n_heads == 8\n",
    "    return alt.vconcat(\n",
    "        charts[0]\n",
    "        | charts[2]\n",
    "        | charts[4]\n",
    "        | charts[6],\n",
    "    ).properties(title=\"Layer %d\" % (layer+1))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "b31d5cea7c07f562",
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "ExecuteTime": {
     "end_time": "2024-03-02T03:58:20.601599Z",
     "start_time": "2024-03-02T03:58:15.848754Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Preparing Data ...\n",
      "Loading Training Model ...\n",
      "Checking Model Outputs ...\n",
      "\n",
      " Example 0 ======== \n",
      "\n",
      "Source Text(Input): <s> Eine Gruppe von Männern lädt Baumwolle auf einen Lastwagen </s>\n",
      "Target Text(Ground Truth): <s> A group of men are loading cotton onto a truck </s>\n",
      "Model Output: <s> A man in a of a of a of a . </s>\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": "\n<style>\n  #altair-viz-d0df674c779349a8b9492ab5fbb784bb.vega-embed {\n    width: 100%;\n    display: flex;\n  }\n\n  #altair-viz-d0df674c779349a8b9492ab5fbb784bb.vega-embed details,\n  #altair-viz-d0df674c779349a8b9492ab5fbb784bb.vega-embed details summary {\n    position: relative;\n  }\n</style>\n<div id=\"altair-viz-d0df674c779349a8b9492ab5fbb784bb\"></div>\n<script type=\"text/javascript\">\n  var VEGA_DEBUG = (typeof VEGA_DEBUG == \"undefined\") ? {} : VEGA_DEBUG;\n  (function(spec, embedOpt){\n    let outputDiv = document.currentScript.previousElementSibling;\n    if (outputDiv.id !== \"altair-viz-d0df674c779349a8b9492ab5fbb784bb\") {\n      outputDiv = document.getElementById(\"altair-viz-d0df674c779349a8b9492ab5fbb784bb\");\n    }\n    const paths = {\n      \"vega\": \"https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5?noext\",\n      \"vega-lib\": \"https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lib?noext\",\n      \"vega-lite\": \"https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5.16.3?noext\",\n      \"vega-embed\": \"https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6?noext\",\n    };\n\n    function maybeLoadScript(lib, version) {\n      var key = `${lib.replace(\"-\", \"\")}_version`;\n      return (VEGA_DEBUG[key] == version) ?\n        Promise.resolve(paths[lib]) :\n        new Promise(function(resolve, reject) {\n          var s = document.createElement('script');\n          document.getElementsByTagName(\"head\")[0].appendChild(s);\n          s.async = true;\n          s.onload = () => {\n            VEGA_DEBUG[key] = version;\n            return resolve(paths[lib]);\n          };\n          s.onerror = () => reject(`Error loading script: ${paths[lib]}`);\n          s.src = paths[lib];\n        });\n    }\n\n    function showError(err) {\n      outputDiv.innerHTML = `<div class=\"error\" style=\"color:red;\">${err}</div>`;\n      throw err;\n    }\n\n    function displayChart(vegaEmbed) {\n      vegaEmbed(outputDiv, spec, embedOpt)\n        .catch(err => showError(`Javascript Error: ${err.message}<br>This usually means there's a typo in your chart specification. See the javascript console for the full traceback.`));\n    }\n\n    if(typeof define === \"function\" && define.amd) {\n      requirejs.config({paths});\n      require([\"vega-embed\"], displayChart, err => showError(`Error loading script: ${err.message}`));\n    } else {\n      maybeLoadScript(\"vega\", \"5\")\n        .then(() => maybeLoadScript(\"vega-lite\", \"5.16.3\"))\n        .then(() => maybeLoadScript(\"vega-embed\", \"6\"))\n        .catch(showError)\n        .then(() => displayChart(vegaEmbed));\n    }\n  })({\"config\": {\"view\": {\"continuousWidth\": 300, \"continuousHeight\": 300}}, \"hconcat\": [{\"vconcat\": [{\"hconcat\": [{\"data\": {\"name\": \"data-c7f019b1c276539fb0ecaf06a016a728\"}, \"mark\": {\"type\": \"rect\"}, \"encoding\": {\"color\": {\"field\": \"value\", \"type\": \"quantitative\"}, \"tooltip\": [{\"field\": \"row\", \"type\": \"quantitative\"}, {\"field\": \"col\", \"type\": \"quantitative\"}, {\"field\": \"value\", \"type\": \"quantitative\"}, 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